AI 엔지니어링(2025신입) 자기소개서

1. 안랩 AI 엔지니어링(2025신입) 자기소.hwp
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저는 AI 기반 행위 분석모델과 이상 탐지 모델을 활용해 미탐을 줄이고 실시간 탐지 속도를 높이는 데 기여하고 싶습니다.
두 번째 기여 방향은 보안 전문가가 더 효율적으로 업무할 수 있는 AI 자동화 시스템을 구축하는 것입니다.
AI 모델의 자동화된 운영입니다.
저는 AI 엔지니어링 직무가 바로 이러한 운영 기반을 책임지는 역할이라고 생각합니다.
AI 엔지니어링 직무에서 가장 중요한 역량은 모델 운영을 중심으로 생각하는 사고방식이라고 생각합니다.
이러한 운영 기반 사고는 안랩의 보안AI 품질 향상에 직접 기여할 수 있습니다.
안랩의 AI 기반 보안시스템 구조를 완전히 이해하는 것입니다.
실제 운영 데이터 기반으로 모델 성능 개선 프로젝트를 수행하는 것입니다.
제가 안랩의 AI 엔지니어링 직무를 통해 이루고 싶은 가장 중요한 목표는 우리 사회가 더 안전한 디지털 환경에서 생활할 수 있도록 실질적인 기여를 하는 것입니다.
저는 이러한 흐름 속에서 AI 기술을 활용해 안랩의 위협 탐지 체계를 더욱 고도화하고, 실제 사용자와 기업의 피해를 줄이는 데 기여하고 싶습니다.
제가 사회에 기여하고 싶은 첫 번째 방향은 공격 탐지의 정확성과 속도를 높이는 것입니다.
저는 AI 기반 행위 분석모델과 이상 탐지 모델을 활용해 미탐을 줄이고 실시간 탐지 속도를 높이는 데 기여하고 싶습니다.
두 번째 기여 방향은 보안 전문가가 더 효율적으로 업무할 수 있는 AI 자동화 시스템을 구축하는 것입니다.
저는 이를 완화하기 위해 자동분석파이프라인, 위협 인텔리전스 수집자동화, 악성의 심파일 자동분류 모델 등을 개발해 보안 전문가의 역량이 더 고도화된 분석에 집중할 수 있도록 지원하고 싶습니다.
세 번째 기여 방향은 일반 사용자와 기업 모두가 보안 위협을 쉽게 이해하고 예방할 수 있도록 돕는 것입니다.
저는 이러한 지능형 분석이 보안의 중심 역할을 할 것이라 판단하며, LLM 기반 보안분석과 시퀀스 데이터 기반 행위 모델링이 점점 더 중요해질 것이라 생각합니다.
이 경험은 제가 단순한 모델 개발자가 아니라 갈등을 분석하고 목적 중심으로 해결방식을 찾는 엔지니어라는 점을 증명해주었습니다.
저의 가장 큰 강점은 문제를 구조적으로 분석하는 능력입니다.
AI 모델이 원하는 성능을 내지 못할 때 저는 단순히 모델 구조를 바꾸기보다 데이터 분포, 특징량 구성, 전처리 방식, 파이프라인 흐름 등 전체 구조를 다층적으로 분석해 원인을 찾습니다.
이 과정은 AI 엔지니어에게 필수적인 능력이며 모델 운영안정성 향상에 직접적으로 기여할 수 있습니다.
보안 데이터의 가장 어려운 점은 악성 데이터가 매우 적고 정상 데이터가 압도적으로 많다는 것입니다.
데이터 노이즈는 정규화와 특징량 재구성 방법을 활용해 제거하거나 약화시키고, 셋째 이상 탐지기반 모델을 병행해 불균형 데이터를 구조적으로 처리하는 방식을 선호합니다.
이러한 다층 구조 분석은 문제를 빠르게 정확히 해결하는 데 매우 효과적입니다.
보안이 무너지면 성능이 아무리 뛰어나 도의미가 없습니다.
데이터 편향 문제입니다.
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